Let's begin by a short introduction to variable sharing. It is a mechanism in TensorFlow that allows for sharing variables accessed in different ...
在训练深度网络时,为了减少需要训练参数的个数 比如LSTM模型 ,或者是多机多卡并行化训练大数据 大模型等情况时,往往就需要共享变量。另外一方面是当一个深度学习模型变得非常复杂的时候,往往存在大量的变量和操作,如何避免这些变量名和操作名的唯一不重复,同时维护一个条理清晰的graph非常重要。因此,tensorflow中用tf.Variable , tf.get variable, tf.Vari ...
2018-07-30 21:31 0 1049 推荐指数:
Let's begin by a short introduction to variable sharing. It is a mechanism in TensorFlow that allows for sharing variables accessed in different ...
学了tf比较长一段时间了,一直没有搞懂tf中的variable_scope的用法。感觉有些知识点很零碎,这次看了一本书(质量比想象中的要好很多啊),整体的回顾一下tf。 1. tf变量管理 tf提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制。通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量 ...
name/variable_scope 的作用 充分理解 name / variable_scope TensorFlow 入门笔记 当一个神经网络比较复杂、参数比较多时,就比较需要一个比较好的方式来传递和管理这些参数。而Tensorflow提供了通过变量名称来创建 ...
翻译自:https://stackoverflow.com/questions/35919020/whats-the-difference-of-name-scope-and-a-variable-scope-in-tensorflow 问题:下面这几个函数的区别 ...
tf.name_scope() 此函数作用是共享变量。在一个作用域scope内共享一些变量,简单来说,就是给变量名前面加个变量空间名,只限于tf.Variable()的变量 tf.variable_scope() 和tf.name_scope()作用一样,不过包括 ...
区别 使用tf.Variable()的时候,tf.name_scope()和tf.variable_scope() 都会给 Variable 和 op 的 name属性加上前缀。 使用tf.get_variable()的时候,tf.name_scope()就不会 ...
问题原因在于在tf2下调用了tf1的API,而tf2中是没有placeholder的。 解决方法: 使用: import tensorflow.compat.v1 as tftf.disable_v2_behavior() 替换: import tensorflow as tf ...
转载http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/60877873 1. 首先看看比较简单的 tf.name_scope(‘scope_name’). tf.name_scope 主要结合 tf.Variable() 来使用,方便参数命名管理 ...